ナビゲーション
Advertise here

DeepSeek V4 Pro vs GLM 5.3 FlashX (high)

平均スコアは 6.8 vs 6.8 でほぼ同等です。 GLM 5.3 FlashX (high) の benchmark コストが低く、$0.135 vs $0.196 です。 DeepSeek V4 Pro の方が高速で、11.71s vs 12.07s です、成功率は 47.0% vs 68.2% です。

ベンチマークは AI BENCHY テストスイートから次の日時に生成: 2026-09-21

比較対象モデル

順位
#166
合計出力トークン
35,547
応答時間(平均)
11.71s
合計コスト
$0.196
順位
#163
合計出力トークン
83,899
応答時間(平均)
12.07s
合計コスト
$0.135
おすすめモデル GLM 5.3 FlashX (high)

この比較で最も高いスコア(6.8)を出し、全 2 モデルの中でコストと応答時間のバランスも最良です。

詳細比較

指標 DeepSeek V4 Pro DeepSeek V4 Pro none リリース: 2026-04-24 GLM 5.3 FlashX GLM 5.3 FlashX high リリース: 2026-09-21
スコア 6.8 6.8
順位 #166 #163
信頼性 10.0 10.0
一貫性 8.6 8.2
試行回数 66/66 66/66
正解テスト
試行ごとの合格率 47.0% 68.2%
不安定なテスト 4 5
総実行回数 66 66
結果あたりのコスト 1.061 1.125
合計コスト $0.196 $0.135
入力価格 $0.893 / 1M $0.370 / 1M
出力価格 $1.785 / 1M $1.250 / 1M
合計入力トークン 148,078 81,365
出力トークン 35,547 6,821
推論トークン 0 77,078
応答時間(平均) 11.71s 12.07s
応答時間(最大) 119.44s 91.16s
応答時間(合計) 257.67s 265.62s
パラメータ 1.6T 総数 (49B アクティブ) 320B 総数 (18B アクティブ)
公開状況 オープンソース クローズド

モデル生成ショーケース

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#166 DeepSeek V4 Pro

none
Reached the allocated time limit (300 seconds) without receiving showcase output.
コスト
$0.000
時間
300.0s
トークン
0 tok

#163 GLM 5.3 FlashX

high
コスト
$0.030
時間
169.4s
トークン
23,950 tok

スコア上位モデル

スコア vs 総コスト

応答時間(平均)

スコア vs 応答時間(平均)

合計出力トークン

スコア vs 合計出力トークン

カテゴリ内訳

コーディング スコア 一貫性 試行ごとの合格率 不安定なテスト 正解テスト 応答時間(平均) 入力トークン 出力トークン 推論トークン
DeepSeek V4 Pro 5.6 10.0 33.3% 0 13.38s 7,275 5,500 0
GLM 5.3 FlashX 8.2 7.2 88.9% 1 8.06s 7,317 374 9,267

クイック比較

比較ペアを切り替え